Chaovalitwongse W. A., Pardalos P. M.
On the time series support vector machine using dynamic time warping kernel for brain activity classification

A new data mining technique used to classify normal and pre-seizure electroencephalograms is proposed. The technique is based on a dynamic time warping kernel combined with support vector machines (SVMs). The experimental results show that the technique is superior to the standard SVM and improves the brain activity classification. © Springer Science+Business Media, Inc. 2008.

Keywords: Brain dynamics, Classification, Dynamic time warping, EEG, Epilepsy, Optimization, Support vector machines, Time series, Electroencephalography, Optimization, Support vector machines, Time series analysis, Brain acitivity classification, Brain dynamics, Dynamic time warping kernel, Epilepsy, Brain

Запропоновано нову технологію аналізу даних, що використовується для класифікації нормальних і передуючих нападам електроенцефалограм. Технологія заснована на використанні ядра динамічного перетворення масштабу часу, об'єднаного з методом опорних векторів (SVM). Результати експериментів показали, що запропонована технологія значно перевершує стандартну SVM і дозволяє покращити класифікацію активності мозку.

PDF

Cite:
Chaovalitwongse, Pardalos. (2008). On the time series support vector machine using dynamic time warping kernel for brain activity classification. Cybernetics and Systems Analysis, 44 (1), 159-173. doi: https://doi.org/10.1007/s10559-008-0012-y http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0000029640